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陆得闲2周前
站在巨人的肩膀看世界 我特别喜欢金融大亨摩根的一句话,他说:‘走到你目之所及的最远处,当你走到了那里,你就能看得更远。’ 其实就是,先干先做先行动起来,你往前走一步,视野就会开阔一分,新的可能性就会出现。 “那具体要怎么做呢?书里给了我们几个超棒的建议。 第1,去认识牛人。 怎么认识?阅读一些名人传记,最好是那些做出成绩且具备伟大人格的名人传记。去看他们在哈佛毕业典礼上讲了什么,他们在人生的关键路口是怎么做选择的。这些会给我们带来很大的启发。 第2,把视野拉长 可以阅读历史,尤其是宏观视角下的历史,可以帮助我们建立最基本的、理解世界的方式,也就是我们常说的世界观。阅读这样的书能够让你站在人类的角度,以更宏观的视角看待世界。当你能站在整个人类文明的角度看问题时,眼前的很多烦恼,就小了 第3,高效的学习,是带着问题和目标去阅读。 你想成为谁,就向谁学习。例如: 如果想成为创业者,可以向乔布斯、王兴、雷军、张一鸣学习; 如果想成为产品经理,可以向张小龙、俞军学习; 如果想成为投资人,可以向巴菲特、彼得·林奇学习。 但说到这,你可能会觉得,乔布斯、巴菲特离我们太远了,够不着 一开始最好找一个起点、经历和你差不多的、垫垫脚你能够得着的的榜样。 比如你想做自媒体,你可以全网搜,看谁做得比较好,谁跟你一样也是从小白开始、经历你差不多的人,特别是,你觉得自己你好像也能做,一旦有了这种感觉,那就别犹豫,大胆的去尝试,模仿、学习。 注意,无论是读传记读历史,还是学习榜样,不要一开始就扎到细节里。我们要学的,是他们思考问题的方法,他们做事情的‘框架’。然后,认真理解它,大胆模仿它,反复实践、优化,最后把它变成自己的东西。 一定要尝试走出去! 不要让你现在的工作、行业或者城市,变成限制你的牢笼。 多接触不同的人和事, 这个世界真的很大,要经常抽空看看。 你的视野打开了,人生的选择才会变多。 只有看到、接触到,才会有选择。 如果你连看都看不到,那你的生命里,就永远不会有这个选项。#姜胡说 #姜胡说价值心法 #个人成长
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SCI论文精读:家人们请站在巨人的肩膀上看这个世界 SCI论文精读:家人们请站在巨人的肩膀上看这个世界——基于计算机视觉改进光伏热点和积尘检测:基于现场航拍图像的YOLO模型系统比较 🧠 一、核心要点提炼 1. **研究背景与问题** - 光伏板表面污染(如鸟粪、灰尘)会导致**热点**,严重影响发电效率并损坏电池。 - 传统检测方法(如人工巡检)效率低、成本高,且难以发现肉眼不可见的缺陷。 2. **研究方法** - 使用**无人机**采集**红外热成像**和**可见光图像**,构建两个专用数据集: - **HOT SPOT 数据集**:1294张红外图像,用于检测热点。 - **BIRD DROPPING 数据集**:1489张可见光图像,用于检测鸟粪。 - 系统比较了**YOLOv5、v7、v8、YOLO-NAS、v9** 五个模型,并进行了**超参数调优**。 3. **主要结果** - **YOLOv5** 表现最优: - 在鸟粪数据集上:**mAP@0.5 = 99.4%** - 在热点数据集上:**mAP@0.5 = 99.3%** - **YOLOv8** 在热点检测中**召回率最高(99.4%)**,适合对漏检敏感的场景。 - **YOLO-NAS** 在综合指标(如 mAP@0.5:0.95)上表现稳定,适合复杂场景。 4. **对比分析** - 与**ResNet-50** 和 **MobileNet** 对比,YOLO模型在**实时性**和**检测精度**上更具优势。 - YOLO模型更适合**无人机巡检**这类对速度和精度都有要求的场景。 --- ✨ 二、亮点总结 🔥 技术创新亮点 1. **双模态数据集**:结合红外与可见光图像,提升检测的全面性与可靠性。 2. **系统化模型比较**:涵盖YOLO多个版本及NAS优化模型,提供实用选型参考。 3. **超参数优化策略**:针对不同模型和数据集,系统调优图像尺寸、批次大小、预训练权重等。 4. **小目标检测能力**:针对鸟粪等极小目标,验证了YOLO的适应性与局限性。 📊 实验设计亮点 - 使用真实场景下的**无人机航拍图像**,数据具有高实用价值。 - 引入**多种数据增强技术**(如Mosaic、Mixup、CutMix等),提升模型泛化能力。 - 公开数据集结构
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